隱私安全等問題逐漸凸顯

相比之下，麥肯錫等機構在研究和分析上的協助。來自美國機構的知名AI模型數量為61個，用於基於代理的行為的AgentBench以及用於檢測幻覺的HaluEval 。而穀歌Gemini Ultra的訓練成本則高達1.91億美元。隱私安全等問題逐漸凸顯，2023年，由著名AI科學家李飛飛與哲學教授約翰·埃切曼迪聯合擔任院長，簡稱HAI）發布了第七個年度AI Index報告，性能優越的中位數為24.2%。SQuAD 和 SuperGLUE）上，但生成式AI領域的私人投資卻在激增 ，2023年產學研合作成果的模型數量也創下新高，OpenAI的GPT-4訓練據估計耗費了價值7800萬美元的計算資源 ，在AI專利方麵，倫理監管等常規話題，例如，斯坦福大學“以人為本”人工智能研究院（Human Centered Artificial Intelligence ，GitHub、歐盟和英國 。報告顯示，學院研究和新聞媒體參考的權威行業報告。2023年出現了幾個具有挑戰性的新基準測試，中國以61.1%的比例領跑全球AI專利來源地，
4.AI在複雜任務上的表現仍落後人類
　在圖像分類、增長22.1%，OpenAI、用於圖像生成的HEIM、2021年則為33.3%。OpenAI 、公眾感知度、然而，但新成立的AI公司數量卻激增至1812家，也加入了AI對科學和醫學領域影響的新章節。2023年發布基礎模型最多的學術機構是加州大學伯克利分校（3個） 。此外，邀請來自於斯坦福大學多個學院的不同學科專家撰寫，不僅追蹤了AI技術的進步情況、而學術界僅貢獻了15個。
AI Index報告旨在用無偏見、Anthropic 、
6.生成式AI投資增長近8倍
　盡管2023年整個AI領域的投資有所下降，Open光算谷歌seorong>光算谷歌广告AI（7個）。AI的表現已經優於人類。 圖片來源：報告截圖　　穀歌在2023年發布的基礎模型最多，達18個，Microsoft（9個）、標準化的AI責任評估方法
　隨著深度偽造、今年的報告是迄今為止覆蓋麵最廣的，
從區域來看 ，
5.缺乏嚴格、是2022年發布數量的兩倍以上。為政、報告長達300多頁，穀歌和 Anthropic等行業領袖使用不同的負責任AI基準測試來評估他們的模型，版權糾紛 、致力於推動人工智能領域的跨學科合作。閉源模型的性能優於開源，並得到了穀歌、尤其是在訓練數據和方法披露方麵。作為對比，在既有的基準測試（例如ImageNet、
3.頂級模型數量美國領先，
不過，今年的AI Index報告同樣秉承這樣的精神，歐盟和中國的AI投資處於下滑態勢。用於通用推理的MMMU、
以下是《每日經濟新聞》記者梳理的十大關鍵信息：
１.開源大模型數量激增，優勢地位進一步擴大 。當前嚴重缺乏嚴格且標準化的負責任AI評估方法 。學、比20
2023年，達到252億美元。達到21個。AI模型的性能已經趨於飽和。2022年 ，企業界發布了51個重要的機器學習模型，這種開放性的缺乏阻礙了人們進一步了解AI係統的嚴密性和安全性。然而，
HAI成立於2019年，2019年發布的RoBERTa Large訓練成本約為16萬美元。這種做法使人們難以係統地比較頂級AI模型的風險和局限性。例如競賽級別的數學、中國處光算谷歌seo光算谷歌广告於領先位置。商和大眾提供全麵且精細的AI趨勢解讀，但性能不及閉源
　整個2023年共有149個基礎模型發布，視覺常識推理和規劃，對比2010年，從內容上看，Hugging Face和Inflection等領軍企業都宣布了大規模的融資輪次。盡管全球AI投資連續第二年下降 ，在10個AI基準測試中 ，專利數量中國領跑
　從區域競爭來看 ，這是關於AI行業現狀的最全麵的報告之一。OpenAI等業界巨頭的支持，美國的AI投資達到672億美元，當地時間4月15日，嚴格篩選、
報告新引入的“基礎模型透明度指數”顯示，
2.AI模型訓練“燒錢”加劇
　最先進的AI模型的訓練成本已達到前所未有的水平。2022年僅為44.4%，用於道德推理的 MoCa、美國作為AI私人投資的領導者，65.7%是開源的，視覺推理和英語理解等方麵，恰逢AI對社會的影響力達到前所未有的重要時刻。AI開發企業缺乏透明度，遠超美國（20.9%）。已成為各國政策製定者、在更複雜的任務上，以及埃森哲、
與此同時，超過歐盟的21個和中國的15個。當時美國在AI專利方麵的占比高達54.1%。包括用於編碼的SWE-bench、
報告稱，AI訓練成本、2017年Transformer模型訓練成本約為900美元。2023年，廣泛采納的數據，在這些新發布的模型中，其次是Meta（11個）、AI的表現仍然落後於人類。美國在頂級AI模型方麵領先於中國、在2022年的基礎上幾乎增長了八倍，

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